Разработка ИИ в Москве

Пожелания и особенности: 1. Нужно создать бота, настроить в нём работу с LLM которая смотрит на каталог документов и по запросам в клиента в боте выдаёт нужную информацию из внутренних документов. Далее, при отсутствии во внутренней библиотеке информации, генерироват ответ из внешних источников показывая источники. 2.Нужно создать gpts (а лучше использовать локальную нейронку) для работы с библиотекой знаний. Далее, настроить интерфейс для работы супервизора, для обновления и пополнения библиотеки знаний

Создание ИИ ассистента.

Необходимые навыки:

1. AI-инженер / ML-разработчик (Middle+/Senior)

Опыт с LLM (GPT, Claude, Mistral, LLaMA).

Работа с LangChain, LlamaIndex.

Знание векторных баз (Weaviate, Pinecone, ChromaDB).

Умение строить RAG-системы (retrieval-augmented generation).

Интеграция с OpenAI API или другими LLM-провайдерами.

Опыт в chatbot-интерфейсах или веб-интерфейсах (Streamlit, FastAPI, Telegram bots).

2. Программист / Fullstack разработчик (с опытом работы с ИИ)

чтобы он:

Важно чтоб ИИ ассистент знал все книги (более 80 книг),

делал перекрёстный анализ, не забывал середину, мог сопоставлять текст книг с подбором ситуаций из жизни.

Книги в разных форматах, необходимо привести к эталонному формату файлы, пригодные для загрузки в ИИ-ассистент (через LlamaIndex, Haystack, RAG и др.).

Такой файл должен иметь структуру:

Явные заголовки (названия глав, тем).

Разметка абзацев и вложенности.

Контекст:

Добавлены метки: [ГЛАВА], [ТЕМА], [ЦИТАТА], [КОММЕНТАРИЙ], [ЗАДАЧА ДЛЯ ЛЕКЦИИ] — чтобы ИИ различал тип контента.

Поисковая пригодность:

Возможность ссылаться на точный фрагмент, даже при больших объёмах.

Совместимость:

Формат: .txt или .jsonl и др.(под базу знаний).

Кодировка: UTF-8.

Без спецсимволов, переносов строк и пустых символов.

Необходимо чтобы агент:

понимал архитектуру книги;

мог отвечать на вопросы по темам, терминам, примерам;

извлекал смысл и причинно-следственные связи.

Вопросы:

Делал ли ты RAG-систему (retrieval-augmented generation)?

Работал ли с LlamaIndex / LangChain?

Работал ли с OpenAI API и векторными базами?

Сможешь ли загрузить и структурировать 80 книг для ИИ ассистента?

Сможешь ли сделать сопоставление жизненных ситуаций с книгами?

Добрый день, нужна разработка помощника агронома , для сайта по продаже минеральных удобрений(сайт шаблон на битриксе) и телеграмм бот

Пожелания и особенности: Нужно сгенерировать видео с искусственным интеллектом

Приветствую! Я представляю небольшое рекламное агентство в РФ. Хотим автоматизировать прием заявок и общение через сайт и мессенджеры. Ищу специалиста, который предложит путь реализации такого асистента на отчуждаемой (персональный хостинг) ИИ-модели

Пожелания и особенности: 🚀 Требуется разработка Telegram-ассистента для бизнеса на базе n8n + AI

Нужен специалист, который поможет создать ассистента в Telegram с использованием n8n (или альтернативной no-code/low-code платформы) и интеграцией нейросетевых инструментов (ChatGPT, Whisper и пр.).

Ассистент нужен для автоматизации бизнес-процессов компании, работающей на маркетплейсах (Wildberries, Ozon, Яндекс.Маркет).

⸻

Что нужно реализовать (минимум):

1. Интеграция с почтой

Фильтрация писем (по ключевым словам, отправителю) и пересылка важных сообщений в Telegram.

2. База знаний по Telegram-каналам

Бот подписан на каналы, парсит посты, хранит в базе, умеет отвечать на вопросы по накопленным данным.

3. Доступ к внутренним регламентам

По запросу в боте — вывод краткой инструкции (по ключевым словам) + ссылка на подробный регламент.

4. Голосовой ассистент

Расшифровка голосовух, форматирование текста, перевод, возможность отправки в WEEK или Google Docs.

5. Интеграция с WEEK

Из бота можно ставить задачи по ключевым словам, видеть историю постановок, получать уведомления.

6. Работа с карточками маркетплейсов

Ввод карточки — анализ отзывов, слабых/сильных сторон, сравнение с конкурентами, подсказки по улучшениям.

7. Ключи для продвижения

Генерация релевантных ВЧ/СЧ/НЧ ключей по товару, сохранение истории, обновление ключей.

8. Генерация контента

Тексты, инфографика, видео — генерация и выгрузка на Яндекс.Диск или Google Drive.

9. Анализ рекламных кампаний

Ввод данных — вывод рекомендаций по ставкам, ключам, формату, эффективности.

⸻

Дополнительно, что можно реализовать:

10. Финансовый модуль

Автоматический расчет юнит-экономики и прибыли по каждому SKU, в связке с рекламой и логистикой.

11. Мониторинг конкурентов

Бот отслеживает карточки конкурентов и уведомляет об изменениях цен, отзывов, позиций.

12. Напоминания и контроль сроков

Слежение за сроками поставок, остатками, промо-акциями — с напоминаниями в Telegram.

13. Умные шаблоны

Создание шаблонов карточек и инфографики на основе артикула или описания товара.

14. ИИ-помощник по документации

Обучение бота на внутренних документах компании, ответы по ним как по базе знаний.

⸻

Что от вас нужно:

• Опыт работы с n8n или альтернативой (Make, Zapier, Directus и пр.)

• Понимание API Telegram, почтовых клиентов, маркетплейсов, Google Docs

• Умение интегрировать ChatGPT, Whisper, DALL·E, DeepL и другие модели

• Примеры реализованных проектов приветствуются

⸻

Бюджет:

Обсуждается индивидуально в зависимости от объема — возможен поэтапный запуск

Пожелания и особенности: Специалист по интеграции GPT ассистента и Langchain

Опишу в диалоге

Необходимо создать нейросеть , которая бы приводила товары к более мееему единому шаблону - распределила в разные столбцы наименование , размер ,марку материала, гост. около миллиона товаров в день. часть из них повторяющаяся от вчера.

также для этой нейросети есть подобные другие задания. работа обширная

Обучение генеративной нейросети под свой стиль/объект

Используя пример кода, обучить генеративную нейросеть Stable Diffusion:

— для рисования картин в каком-то специфическом стиле (определённого художника/иллюстратора); — для рисования специфического объекта/персонажа.

Для обучения необходимо собрать датасет в объеме 10–200 квадратных (1:1) изображений хорошего качества. Чем больше — тем качественнее результат можно получить.

Сгенерировать с помощью обученной нейросети серию изображений

Требуется разработка сервиса, который получает данные о тендерах через API ЕИС (XML, JSON, FTP, REST API), обрабатывает их и предоставляет пользователю релевантные результаты с помощью ИИ. Пользователь вводит текстовый запрос, система анализирует массив данных и выдает подходящие тендеры, учитывая ключевые слова, синонимы и связанные термины.

Функционал:

Интеграция с API ЕИС для получения данных

Хранение и обновление информации о тендерах в базе данных

Алгоритм ИИ для обработки запросов и подбора тендеров

Обработка естественного языка для понимания пользовательских запросов

Выдача результатов в удобном формате

Технологии: Python, Django/FastAPI, PostgreSQL, AI-модель

Есть два файла с моделью ИИ: [Ссылка скрыта] и [Ссылка скрыта]. Мне нужно сконвертировать их в модель Core ML

Написать программу, либо что иное, для поиска в интернете данных цен о товаре по 3 источникам информации. Перечень в екселе, если надо можно перевести в другой формат. Необходимо чтобы из интернета вытаскивались цены на товар и ссылка на источник информации

Пожелания и особенности: Помочь с регистрацией чата гпт